fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
主要特点:
快速FAST (比其它任何基于Java的解析器和生成器更快,包括jackson)
强大(支持普通JDK类包括任意Java Bean Class、Collection、Map、Date或enum)
零依赖(没有依赖其它任何类库除了JDK)

问题起因是因为系统内所有ID使用了注解
@TableId(value = "id", type = IdType.ASSIGN_ID)
源码解释
@Getter
public enum IdType {
/**
* 数据库ID自增
* <p>该类型请确保数据库设置了 ID自增 否则无效</p>
*/
AUTO(0),
/**
* 该类型为未设置主键类型(注解里等于跟随全局,全局里约等于 INPUT)
*/
NONE(1),
/**
* 用户输入ID
* <p>该类型可以通过自己注册自动填充插件进行填充</p>
*/
INPUT(2),
/* 以下3种类型、只有当插入对象ID 为空,才自动填充。 */
/**
* 分配ID (主键类型为number或string),
* 默认实现类 {@link com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.DefaultIdentifierGenerator}(雪花算法)
*
* @since 3.3.0
*/
ASSIGN_ID(3),
/**
* 分配UUID (主键类型为 string)
* 默认实现类 {@link com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.DefaultIdentifierGenerator}(UUID.replace("-",""))
*/
ASSIGN_UUID(4);
private final int key;
IdType(int key) {
this.key = key;
}
}雪花算法时,数据库字段为bigint类型,对应到Java实体为Long类型,Long类型在序列化时一般是没有问题的。
我说一般没问题,是指在Java中自己转没问题,但是反给前台后,例如(1737803505039900674)就会变成(1737803505039901000)。
我用F12看返回的数据是没问题的,但是点开详细后就会发现,后面也变成000了。
为了从根解决这个问题,返回Long类型的字段时,我们要把他序列化成String类型。
有两种方式
(1)字段上指定,添加注解
@JSONField(serializeUsing = ToStringSerializer.class)
(2)全局指定,编码自定义序列化方式
import com.alibaba.fastjson.serializer.JSONSerializer;
import com.alibaba.fastjson.serializer.ObjectSerializer;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializeWriter;
import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Type;
public class CustomLongSerializer implements ObjectSerializer {
@Override
public void write(JSONSerializer serializer, Object object, Object fieldName, Type fieldType, int features) throws IOException {
SerializeWriter out = serializer.out;
if (object == null) {
out.writeNull();
return;
}
// 自定义Long类型序列化逻辑
// 例如,将Long类型转为字符串输出
out.writeString(object.toString());
}
}然后指定该序列化组件
SerializeConfig.getGlobalInstance().put(Long.class, new CustomLongSerializer());
其他
如果是日期类型,要指定序列化格式方式时,字段上可以使用注解
@JSONField(format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
延伸:
如果使用的是Jackson,配置简单一些,编写一个配置类即可
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;
import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.deser.LocalDateTimeDeserializer;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.ser.LocalDateTimeSerializer;
import org.springframework.boot.autoconfigure.jackson.JacksonProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.http.converter.json.Jackson2ObjectMapperBuilder;
import java.math.BigDecimal;
import java.math.BigInteger;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.TimeZone;
/**
* Jackson序列化配置
*/
@Configuration
public class JacksonConfig {
@Primary
@Bean
public ObjectMapper getObjectMapper(Jackson2ObjectMapperBuilder builder, JacksonProperties jacksonProperties) {
ObjectMapper objectMapper = builder.createXmlMapper(false).build();
SimpleModule simpleModule = new SimpleModule();
simpleModule.addSerializer(Long.class, ToStringSerializer.instance);
simpleModule.addSerializer(Long.TYPE, ToStringSerializer.instance);
simpleModule.addSerializer(BigInteger.class, ToStringSerializer.instance);
simpleModule.addSerializer(BigDecimal.class, ToStringSerializer.instance);
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern(jacksonProperties.getDateFormat());
simpleModule.addSerializer(LocalDateTime.class, new LocalDateTimeSerializer(formatter));
simpleModule.addDeserializer(LocalDateTime.class, new LocalDateTimeDeserializer(formatter));
objectMapper.registerModule(simpleModule);
objectMapper.setTimeZone(TimeZone.getDefault());
return objectMapper;
}
}END